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Autonome Prozessoptimierung bei konkurrierenden Zielstellungen unter Anwendung maschineller Lernverfahren am Beispiel der Elektronikfertigung

Von:

Lukas Schulte

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Noch nicht erschienen. Erhältlich ab 12.10.2026

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Die Optimierung von Produktionsprozessen unter konkurrierenden Zielstellungen ist eine zentrale Herausforderung für produzierende Unternehmen, um Ressourcen effizient zu nutzen und im internationalen Wettbewerb zu bestehen. Das Spannungsfeld etwa zwischen hoher Qualität und kurzer Prozesszeit birgt hohes unternehmerisches Potenzial, dessen Erschließung jedoch fundiertes methodisches Fachwissen voraussetzt. Da dieses Wissen selbst einer Beschränkung unterliegt, ergibt sich methodischer Handlungsbedarf, dem die vorliegende Arbeit am Beispiel der hoch standardisierten Elektronikfertigung nachgeht. Zur Bewältigung dieses Spannungsfeldes wird eine Methodik entwickelt, die pareto-optimale Prozessparameter ableitet und sich zur Lösungsfindung bei konkurrierenden Zielstellungen eignet. Hierzu wird die Self-Organizing Map (SOM) um eine Prognosefähigkeit erweitert. Die daraus resultierende modifizierte Self-Organizing Map (mod-SOM) wird in einen Funktionsablauf integriert, der ein automatisiertes Erlernen unbekannten Prozessverhaltens ermöglicht: Ausgehend von einem initialen Versuchsfeld werden iterativ weitere Parameterkonstellationen abgeleitet, bis der Ablauf bei stagnierendem Fortschritt autonom terminiert. Die Validierung erfolgt anhand eines Softwaredemonstrators im Labor sowie am Beispiel eines Lotpastendruckers in der Elektronikfertigung. Die Ergebnisse zeigen, dass die Methodik geeignete Prozessparameter unabhängig vom Methodenwissen des Anwenders ableitet, sodass Anlagenoptimierungen autonom erfolgen können.

Produktinformationen

Titel:

Autonome Prozessoptimierung bei konkurrierenden Zielstellungen unter Anwendung maschineller Lernverfahren am Beispiel der Elektronikfertigung

Untertitel:

Schriftenreihe Industrial Engineering 46

Autor:

Lukas Schulte

EAN:

9783819109027

ISBN:

978-3-8191-0902-7

Format:

Kartonierter Einband

Genre:

Maschinenbau & Fertigungstechnik

Veröffentlichung:

12.10.2026

Anzahl Seiten:

138

Jahr:

2026

Lesemotiv:

Verstehen

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